ปัญญาประดิษฐ์ (AI) พัฒนามามากกว่าทศวรรษ Facebook รวมการพัฒนาและแนวคิด AI เข้ากับฟีเจอร์ต่างๆ รวมถึงกล้องและการวิเคราะห์ News Feed AI ควรทำให้ชีวิตคนง่ายขึ้น โดยเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรและลดความซับซ้อนของประสบการณ์ ในโซเชียลมีเดีย AI ใช้สร้างสื่อสารและโต้ตอบรุ่นใหม่ ช่วยเชื่อมต่อคนที่รักได้อัจฉริยะกว่า แต่ AI ของ Facebook ล้มเหลวอย่างน่าเสียดายในการกรอง News Feed ปกป้องความเป็นส่วนตัว และละเมิดจริยธรรม โดยปล่อยให้ความเกลียดชัง (hate speech) แพร่กระจายอย่างอิสระบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียใหญ่ที่สุด
วันที่ 2 ของ Facebook F8 Keynote Event AI และความปลอดภัย AI ครอบคลุมส่วนใหญ่ของงาน นำโดย Mike Schroepfer CTO ของ Facebook มาดู Facebook วางแผนทำอะไรกับ AI ในอนาคต
ปัญญาประดิษฐ์ที่ Facebook
การใช้ AI หลักของ Facebook คือ ตรวจสอบ News Feed เทคโนโลยี AI ใช้เพื่อให้แน่ใจว่า เนื้อหาที่แสดงความเกลียดชัง ความรุนแรง การแบ่งเชื้อชาย ข้อมูลการเมือง และสิ่งที่ละเมิดมูลค่า Facebook และกฎหมายทั่วโลก จะถูกจัดการ AI ยังใช้อ่านการค้นหา ความชอบ และการอัปเดตของผู้ใช้ ทำให้ Facebook โต้ตอบผู้ใช้กับโฆษณาที่เหมาะสม และกรองคำแนะนำเพื่อน และโพสต์สปอนเซอร์ในฟีด นี่คือสิ่งที่รองรับโมเดลธุรกิจของ Facebook
Facebook ใช้ AI อย่างไร?
Facebook ใช้ Natural Language Processing (NLP) ขั้นสูง เพื่อฝึก AI ให้เข้าใจความแตกต่างของเนื้อหาประเภทต่างๆ ในทุกรูปแบบ NLP ใช้ multilingual embedding ให้ AI เข้าใจเนื้อหาในหลายภาษา และลบเนื้อหาอันตรายออกจาก News Feed ทั่วโลก
ความยากลำบาก
แม้มี multilingual embedding ยากมากสำหรับ Facebook AI ที่จะจับเนื้อหาทั้งหมด มีภาษามากกว่า 6,000 ภาษาที่เขียนและพูดโดยคนจากพื้นหลังชาติพันธุ์เกือบเท่ากัน การฝึก AI ด้วยความรู้ภาษากว้างขวางนี้ยากมาก AI เรียนรู้จาก labeled data ที่อัปโหลดในระบบ ข้อมูลปริมาณมาก การติดป้ายกำกับ (labeling) เพื่อฝึก AI ให้มีประสิทธิภาพ เป็นงานยากสำหรับนักพัฒนา และข้อมูลมากเท่าไหร่ ความผิดพลาดของมนุษย์ก็มากเท่านั้น
การเรียนรูปรูปภาพและวิดีโอ: ปัญหาอีกอย่าง
Facebook กว้างขึ้นในการเข้าใจรูปภาพ โดยเฉพาะหลังซื้อกลุ่ม Instagram Facebook 埋入 Computer Vision และ Panoptic Feature Pyramid Network (Panoptic FPN) เพื่อเข้าใจสถาปัตยกรรมทุกด้านของรูปภาพ Panoptic FPN เข้าใจโครงสร้างรูปภาพรวมพื้นหลัง ทำให้ AI ของ Facebook กรองเนื้อหาอันตรายในรูปภาพบนเว็บได้ดีขึ้น
แต่ การเข้าใจเนื้อหาวิดีโอเป็นข้อบกพร่องหลัก Machine learning ล้มเหลวหลายระดับ ในการป้องกันความเกลียดชังและความรุนแรงผ่านวิดีโอที่อัปโหลด/แชร์บน Facebook แม้ Facebook อ้างว่าใช้ hashtags เป็น data labels ช่วย AI เรียนรู้จากเนื้อหาวิดีโอ หรืออย่างน้อยกำหนดความเกี่ยวข้องจากข้อมูล hashtags แต่ผลไม่ได้ตามเป้า
Facebook AI ล้มเหลวที่ไหน?
Facebook AI ทำงานบนเฟรมเวิร์ก Supervised Learning โดย AI เรียนรู้จาก datasets ที่ติดป้ายกำกับโดยนักพัฒนามนุษย์ ในไม่กี่ปีที่ผ่านมา ประชากรบน Facebook เกือบถึง 1 ใน 3 ของประชากรโลก หมายถึง ข้อมูลปริมาณมากในรูปแบบข้อความ เสียง และวิดีโอ ถูกอัปโหลดบน Facebook ในส่วนนาที AI มีหน้าที่ประเมินเนื้อหาแบบเรียลไทม์ เนื่องจากมีมนุษย์เกี่ยวข้อง การวิจัยลึกอาจนำไปสู่ lag ในการติดป้ายกำกับ หรือข้อบกพร่องใน datasets ที่ AI อ่าน นำไปสู่ข้อผิดพลาดในการตรวจจับเนื้อหา และ AI อาจทำงานไม่เหมือนกันสำหรับเนื้อหาผู้ใช้ทั้งหมดบน News Feed
Self-Supervised AI: แผนสำรองของ Facebook กำจัดเนื้อหาอันตราย
วันที่ 2 ของ F8 2019 CTO Mike Schroepfer ประกาศว่า Facebook นำทีมนักวิจัยและนักพัฒนาออกแบบระบบรองรับ self-supervised learning AI แบบนี้จะเข้าใจข้อมูลได้โดยไม่ต้องพึ่ง datasets และ labeling ทำให้มัน self-relying และ self-aware Self-supervised AI ให้ข้อมูลปริมาณมากได้ แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นข้อมูลดิบทั้งหมด ในการออกแบบโมดูลฝึกอบรม ต้องให้ผู้ใช้ลบบางส่วนของข้อมูล/เนื้อหา แล้วให้เครื่องจักรตระหนักส่วนที่หายไปด้วยตัวเอง การฝึกแบบนี้จะเพิ่มความเกี่ยวข้องของเนื้อหาบน Facebook และให้ AI ตรวจสอบนโยบายและกฎหมายได้ดีขึ้น
Inclusive Training for AI: ทำให้ธุรกิจ AR ของ Facebook มีจริยธรรมและปลอดภัย
ด้วย Portal และ Spark AR Facebook วางแผนธุรกิจ AR และ VR ใหญ่ แต่มืออัจฉริยะต้องการ AI ที่ฉลาด เพื่อประสบการณ์ผู้ใช้ที่เจริญก้าวหน้า Portal Cameras ออกแบบบนแนวคิด augmented reality เป็นกุญแจสำคัญสำหรับ facial recognition รุ่นใหม่ และแพลตฟอร์มวิดีโอแชทอัจฉริยะ แต่พบว่ากล้องและ AR/VR headsets มี bias ในการเข้าใจคำสั่งจากผู้คน เลนส์แยกแยะสีผิวและเพศ ไม่ให้ประสบการณ์เหมือนกันทุกคน ส่งเสริมการแบ่งเชื้อชายและเพศ หลังวิพากษ์วิจารณ์ทั่วโลก นี่คือสิ่งที่ Facebook ไม่ต้องการ
Facebook ประกาศจะสร้าง inclusive AI เพื่อแก้ไขปัญหานี้ โดยมี Nigerian-American Lade Obamehinti นำทีมกลยุทธ์ AR/VR นักวิจัยจะทดสอบกล้อง AI ในสภาพแสงต่างๆ กับคนสีผิวต่างๆ เพื่อให้ AI มี inclusivity 埋入ในโมดูลการเรียนรู้โดยไม่มีข้อผิดพลาดหรือความผันผวน
ทำไม Facebook ต้องปรับปรุง AI?
Facebook ปล่อยให้ข้อมูลผู้คนถูกใช้ประโยชน์ผิด ขายให้นักการตลาดและโฆษณา ต้องหน้าที่ผู้บริหาร แล้ว Facebook ประสบ power surge รหัสผ่านล้านๆ คนถูกเปิดเผยเป็น plain text แล้ว ความบกพร่องของ AI และความไม่สนใจของนักพัฒนา เกินขีดจำกัด เมื่อชายคนหนึ่งที่ Christchurch, NZ live-stream วิดีโอบน Facebook ขณะยิงคนในมัสยิดถึงตายหลายครั้ง วิดีโอถูกสตรีม และอยู่ใน News Feed นานพอที่ให้คนดาวน์โหลดได้
Facebook ได้รับ backlash มาก และเสียเงินหลายพันล้าน นี่คือเหตุผลที่ Mark Zuckerberg ใช้คำว่า "privacy" หลายล้านครั้งในวันที่ 1 ของ F8 Event ปีนี้ Facebook เสีย leverage และข้ามขีดความอดทนของผู้ใช้และผู้กำหนดนโยบายทั่วโลก หาก Facebook ไม่ทำให้ AI เข้าใจเนื้อหา อาจเผชิญการปิดตัวลงในอีกไม่กี่ปี
อาจเป็นเหตุผลเดียวที่ Facebook นำ CTO มาบนเวทีทั้งวัน ให้การยืนยันผู้ใช้ ด้วยการบอกว่ากำลังทำอะไรเพื่อปกป้องพวกเขาด้วยทุกวิธี
การเปลี่ยนแปลงนี้จะประสบความสำเร็จไหม?
Zuckerberg ยอมรับเอง ว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ไม่เกิดขึ้นในคืนเดียว Facebook อาจต้องเปลี่ยนโมเดลธุรกิจ เพื่อกำจัดข้อบกพร่อง AI และลบเนื้อหาเกลียดชังจาก Facebook ทั้งหมด การวิจัยดำเนินอยู่ และการพัฒนาโมดูลฝึกอบรมอยู่ในช่วงต้น แต่สิ่งหนึ่งที่บอกได้คือ Facebook เริ่มจัดการเรื่องเหล่านี้อย่างจริงจัง หากคงความสำคัญไว้ บริษัทอาจส่งมอบคำมั่นสัญญาที่ผู้บริหารทำไว้ในปีนี้
มันเป็นเวลาที่ Facebook ต้องมาพร้อมเทคโนโลยีใหม่ และโมดูลฝึกอบรม AI ที่ดีกว่า เพื่อเข้าใจเนื้อหาบน FB โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ที่ผู้ใช้บน Facebook และแพลตฟอร์ม/ผลิตภัณฑ์ที่ถือครองทั้งหมด เพิ่มขึ้นทุกวัน เนื่องจาก Facebook กลายเป็นพอร์ทัลโฆษณาและการ влиять พร้อมบริการแชทและการสื่อสาร ข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์เกินขีดจำกัดการจัดหมวดหมู่และการติดป้ายกำกับข้อมูล การกระทำเหล่านี้ของ Facebook Inc. จะช่วยบริษัทได้หรือไม่? คำตอบอาจไม่เรียบง่าย จนกว่าเราจะรอดู Mr. Zuckerberg จะทำตามคำพูดของเขาอย่างไร
